臨床テキストからの医療コード割当のための拡張畳込み注意ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Ji Shaoxiong; Cambria Erik; Marttinen Pekka

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201420924615 整理番号：21P0051579

臨床テキストからの医療コード割当のための拡張畳込み注意ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Dilated Convolutional Attention Network for Medical Code Assignment from Clinical Text

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発行年： 2020年09月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月30日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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臨床テキストから医療コードを予測する医療コード割り当ては,知的医療情報システムの基本的タスクである。自然言語処理における深いモデルの出現は,自動割当て法の開発を促進した。しかし,フラットコンボリューションまたはマルチチャネル特徴連結を有する最近の先進ニューラルアーキテクチャは,テキストシーケンス内の逐次因果制約を無視し,特に長期連続依存性を有する長い臨床ノートに対して,意味ある臨床テキスト表現を学習しないかもしれない。本論文では,拡張畳込み,残差接続,およびラベル注意を統合した拡張畳込み注意ネットワーク(DCAN)を提案した。それは拡張畳込みを採用して,拡張サイズとともに指数的に増加する受容野を有する複雑な医療パターンを捕捉する。実世界臨床データセットに関する実験は,著者らのモデルが最先端技術を改善することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

医用情報処理 , 自然語処理 , 人工知能

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